Significations de la santé pour des personnes s’injectant des drogues et hautement précarisées
Bibliographic record
Abstract
Introduction. Les personnes qui font usage de drogues par injection (PUDI) et qui sont hautement marginalisées sont, comme tout individu, appelées à s’autoresponsabiliser face à leur santé. Méthode. Cette étude qualitative, inspirée du cadre théorique de l’interactionnisme symbolique, a cherché à comprendre ce que signifie la santé pour des personnes en consommation active de drogues par injection. Vingt-six entrevues individuelles semi-dirigées et deux groupes focalisés ont été réalisés auprès de 30 personnes participantes. Les données ont été analysées thématiquement. Résultats. Tout en étant presque synonyme de capacités pour vivre, pour les personnes participantes, la santé est avant tout subjective et valorisée pour ce qu’elle apporte à l’existence. Elle représente essentiellement une ressource permettant de fonctionner, d’être autonome et de se réaliser, ce qui contribue également à la valorisation de soi. Les participants se disent responsables de leur santé et mentionnent plusieurs comportements, habitudes et attitudes qui favorisent leur santé. Toutefois, témoignant d’une perspective large de la santé et dépassant les dimensions individualistes, ils ont également ciblé plusieurs déterminants de la santé qui relèvent de l’environnement, de la société et des politiques publiques. De ce fait, ces derniers soulèvent les limites de la promotion de la santé par le biais de l’appel à l’autoresponsabilisation fait aux individus et soulignent l’importance de s’attarder aux facteurs structurels comme les programmes et les politiques en place, le soutien et la solidarité sociale. Conclusion. En plus de déconstruire certaines idées reçues, cette étude met en lumière le caractère polysémique de la santé qui est comprise ici comme étant la capacité de fonctionner, un état de bien-être, une ressource ainsi qu’une responsabilité pouvant contribuer à valoriser certaines personnes qui sont en santé tout en contribuant à nourrir la discrimination envers d’autres personnes qui ont perdu leur santé. Ces résultats peuvent contribuer à aiguiller les programmes et les interventions des services de santé et des services sociaux destinés aux personnes qui s’injectent des substances psychoactives.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".